8个真正好用的原型图 Codex Skills
一、Frontend Design
二、办公文档四件套（docx/xlsx/pdf/pptx）
这四个是Anthropic官方的基础Skill，放在一起说，因为本质都是解决同一件事：让AI专业、稳定地处理办公文档。
62%
38%
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没装的时候，AI每次处理文档都是临时写代码、现琢磨排版逻辑，生成的Word可能字号乱跳、表格错位，总结的PDF笔记就是一大坨没格式的纯文本，模型能力越差，翻车概率越高。
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装上这四个Skill之后，相当于给AI塞了一本完整的「文档操作手册」，内置了规范的页面尺寸、排版规则、格式模板、图表处理逻辑，AI不用再从零摸索，照着标准流程走就行。
我自己做过实测对比，拿一篇21页、满是公式图表的英文论文，让AI做中文精读笔记：
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无Skill版本：输出就是一大段纯文本，没有层级、没有重点标注，看着非常费劲
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装了Skill版本：统一的色调体系、规范的页眉页脚、清晰的标题层级和重点标注，整体是一份格式完整、可以直接存档的专业文档
PPT也是同理，没装的时候生成的就是文字堆砌的简陋页面，装了之后至少是排版合格、逻辑清晰的可交付版本。如果再叠加上前面的Frontend Design Skill，PPT的视觉质感还能再升一级。
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AI产品经理适用场景：竞品分析报告、行业研报整理、项目方案文档、汇报PPT初稿、论文/政策文档精读，大幅减少后期排版调整的无效时间。
三、Web Access：把浏览器完整装进Agent里
四、PUA Skill
五、Codex-Mem：给Agent装上长期记忆
很多人觉得OpenClaw比Claude Code越用越顺手，核心差别就在记忆机制上。原生的Claude Code，每次新开会话都是一张白纸，之前聊过的项目背景、踩过的坑、定好的规范，全部要重新说一遍，非常影响效率。
Claude-Mem就是给Claude Code补全了长期记忆能力的第三方Skill。它会自动记录每次对话里的关键信息、工具操作、决策结论，压缩后存到本地数据库，新开会话的时候自动注入相关的上下文。
它用的是现在主流的渐进式披露方案，三层检索逻辑，兼顾省token和精准度：
第一层：先搜索引，快速判断有没有相关记忆
第二层：找到相关内容后，拉取时间线上下文
第三层：确认有用的内容，再调出完整细节
它还带了一个本地Web管理界面，地址是localhost:37777，可以直接看到AI记住了什么、什么时候记的，透明度很高。隐私方面也做了设计，敏感内容用
用了之后最直观的感受是，同一个项目不用每次重新交代背景，上周定的规则、踩过的坑，新开会话它自己能接上，连贯度提升非常多。
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六、Skill-Creator：整个Skill生态的基石，从消费者变成创造者
前面五个Skill再好，解决的都是通用问题。但每个AI产品经理的工作流、自己的业务场景、个性化的需求，没有任何开源仓库会专门为你做。
这也是我把Skill-Creator放在最后，却认为它最重要的原因——它是Anthropic官方出的，专门用来创造Skill的Skill。
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我自己的体感是，这才是Skill生态的真正价值：不是永远用别人做好的工具，而是把自己的经验、自己的工作流、自己的专属需求沉淀下来，变成AI可以复用的能力。
举个我自己的例子：我不是运维出身，管个人服务器总是费劲，就用Skill-Creator把服务器部署、环境配置、权限管理的整套流程，封装成了一个专属的服务器管理Skill，平时部署项目、改配置，直接让AI照着做就行，不用每次都查资料。后来团队同事一起用，又加了权限管理、项目隔离的逻辑，十几分钟就搞定了。
前面的五个Skill，是别人给你准备好的答案；而Skill-Creator，是给你自己找答案的能力。对AI产品经理来说，后者的价值要大得多——你越懂自己的业务、越清楚自己的工作流，能创造出来的价值就越大。
最后一点感想
聊到Agent能力，很多人总喜欢盯着模型参数、新功能发布看，但实际落地下来，真正决定日常效率的，往往是这些“补丁”一样的Skill。
对AI产品经理来说，用好Skill有两层价值：
第一层是提效：用现成的Skill解决审美、文档、调研、调试这些通用问题，把时间花在更核心的产品思考上；
第二层是沉淀：用Skill-Creator把自己的业务经验、工作方法封装起来，把个人能力变成可复用、可传递的工具。
从只会调用模型的使用者，到能沉淀能力的创造者，这大概也是AI产品经理成长的一条路径。